零基础学Python网络爬虫案例实战全流程详解(高级进阶篇)
方新、曾奇峰、徐凯文、童俊、樊富珉、马弘、杨凤池、张海音、赵旭东、刘天君10位心理专家亲述危机干预和创伤疗愈的故事。10份危机中的智慧，让我们在创伤后得到滋养和成长
《Python OpenCV从门到精通》以门为主、阶为辅，提供了从Python OpenCV门到编程高手所必需的各项知识。 （1）主流技术，全面解析。本书内容丰富，涵盖OpenCV图像处理技术的方方面面，包括图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。一本书教你掌握计算机视觉发领域的主流核心技术。 （2）由浅深，循序渐。本书引领读者按照基础门 核心框架 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。130个应用实例 1个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识及概念，并轻松地掌握个别技术的应用技巧。 （5）在线解答，高效学习。
人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。 作者伊夫 希尔皮斯科博士基于多年发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。 * 学习人工智能的主要概念和算法，并了解通用人工智能和超级智能 * 理解机器学习和数据驱动的金融学将如何改变金融理论和实践 * 运用神经网络和强化学习等方法，发掘金融市场的统计失效现象 * 学习向量化回测和算法交易，并掌握人工智能算法交易策略的执行与部署 * 展望金融人工智能的未来，涉及基于人工智能的竞争和金融奇
本书以新版Android Jetpack组件库、流行版本的Android操作系统以及新版本的Android Studio为例，系统讲解Android Jetpack的使用，涉及应用架构、生命周期管理、数据库操作、UI数据绑定等，并和实际案例相结合，突出其实用性。此外，在必要时还从源码层面剖析了Jetpack组件，让读者理解Google官方的设计思想。
从中学生视角介绍如何学习编程
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前，先通过几个例子，教会你具体的计算方法，让你手动实现算法； 2.书中代码比较连贯，可直粘贴到Jupyter Notebook中运行，这一对初学者非常有帮助； 3.书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣； 4.提供源代码。 本书篇介绍Python语言和机器学习发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例，涉及几种重要且有趣的机器学习算法，引导读者从头实现自己的模型。学完本书，你将了解机器学习生态系统的全貌，并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下，你将学会用强大却很简单的Python语言
1.测试发专业人士撰写，凝聚自己多年发经验，系统且深阐释利用Python行Web自动化测试涉及的方法和实践。 2. 作者提供售后服务，有QQ群答疑。 3. 持续更新测试方面的内容。
菊花体 创作者零雨其蒙蒙的高颜值文艺菊花体创意字帖书，提升硬笔书法水平，培养写字的节奏感觉与情境的结合能力。 精美双册设计，上册讲解菊花体创作的方法，下册是内容丰富的临摹字帖，涵盖 恋爱 离别 祝福 成长 四大主题。 随书附赠60节高清教学视频 硫酸纸 书签，既可以用本书学习创作菊花字体，也可以将本书作为礼物赠予他人。
以Python 3.10.7为平台，以科学和工程实际应用为背景，通过 概述 算法 经典应用 的形式，深浅出地介绍Python数据分析的相关知识和应用，提供源代码和教学课件。 具有以下特色： 1.理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 2.提炼数百个典型实例，源于作者实际工作； 3.提供程序源代码，可快速阶到实用阶段； 4.由浅深，理论结合实际，案例丰富实用； 5.取材科学、结构严谨，介绍智能算法创新成果
编程改变生活——用Python提升你的能力(基础篇·微课视频版)
本书是一本基础门加实战的书籍，既有基础知识，又有丰富的典型案例。这些典型案例贴近工作、学习、生活，应用性强。本书示例代码丰富，实用性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重、难。
1.《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》（第1版和第2版）作者力作。 2.通过81个趣味小项目带你快速上手Python编程，项目实践性强、涉及各种类型，给你带来趣味性和启发性。 3.项目代码短小精悍，大部分少于256行，并设计成独立源文件，便于分享。
基于Python语言，深剖析软件测试发的工具、方法、流程及提升测试效率的解决方案 专业作者团队十多年测试工作经验总结升华，口、HTTP、WebUI、移动端自动化测试超详细实战分享 测试技术、实战演练、视频演示、源码分析一应俱全
《漫画学Python：完美实践》是一本与众不同的编程指南，它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中，作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识，还融了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说，让学习过程轻松愉快，充满乐趣。 与传统的编程教材不同，《漫画学Python：完美实践》将编程知识呈现得活灵活现，仿佛在与读者行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界，让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者，也适合有一定经验的发者。无论你是想学习一门新技能，还是希望巩固和拓展自己的编程知识，本书都将是你的理想选择。通过本书，你将轻松掌握Python编程的核心概念，从变量和数据类型到函数和控
畅销书全新升级，第1版上市后已印刷近10次，累计销量超过50000册，是该领域公认的标杆之作，销量和口碑都极佳。（2）资深专家撰写，内容系统而全面，详尽讲解了HTML5与CSS 3的所有功能和特性；注重实战，不仅包含大量辅助理解的小案例，而且还包含两个综合性案例，可操作性极强。
Python 编程门的精炼指南，用python 3.7 行数据科学和web发； 提供本书源代码和书中彩图文件下载。 Python 是一种极其灵活和强大的编程语言，适用于多个领域。本书并没有对 Python 的基础知识行过多讲解，而是对其实用性行了透彻的介绍，从而帮助读者熟悉并使用该语言。 你将首先了解 Python 的基础知识，为下来的学习下坚实的基础，并学习Python 编程基础，即如何操控 Python以实现想要的效果。你还将探索不同的编程用法，找到解决特定问题的理想方法，理解如何实现程序性能优化，学习有效调试、控制程序的执行流，并使用一种交换格式对数据行交换。此外，你还将学习 Python 的加密服务，理解安全标记的概念。 本书将帮助你透彻理解 Python 语言，学习如何编写程序、创建网站，并利用数据科学库对数据行操作。本书还配备了一些实例，涵盖了各种不同的应用类型
Python深度强化学习:基于Chainer和OpenAI Gym
1.本书采用大量的实践案例，实战型极高，内容非常直观，可读性较强。 2.本书作者是多年从事一线开发工作的工程师，具有较为丰富的开发经验。 3.本书采用模块化组织方式，依据Python大数据处理与分析的要求按模块组织内容。
实战：大量的案例实操及程序实例 高效：一本书解决常见数据分析问题 完整：涵盖业界主流套件，提供完整的工具
1.以多种实例为基础，从简单到复杂引导读者掌握Python模块的使用方法和技巧，让您轻松实现自动化办公。 2.办公室文员和数据分析师的工作利器，系统学会如何使用Python的openpyxl和pandas模块来快速处理Excel数据，提高工作效率。 3.详细阐述了开发环境的搭建、Excel模块的安装、代码编写前的准备、openpyxl模块与pandas模块的使用方法以及PyInstaller模块与.py文件的编译等方面的知识，轻松掌握Python的编程技能。
实用性强：本书紧密结合实际应用背景，通过深浅出的方式，引导读者逐步掌握Python在人工智能领域的实战技巧。 内容全面：全书涵盖了人工智能的多个关键领域，从基础知识到高级应用，为读者提供了一个完整的学习体系。 案例丰富：书中包含大量实战案例，这些案例不仅具有代表性，而且贴近实际应用，有助于读者更好地理解和掌握Python在人工智能中的实际应用。 易于学习：本书注重Python的简单易学特性，使读者能够轻松上手，并快速掌握Python在人工智能领域的核心知识。 受众广泛：无论是初学者还是有一定基础的读者，无论是高校师生还是科研人员、学者及工程技术人员，都能从本书中获益。 综上所述，《Python人工智能分析与实战》以其实用性强、内容全面、案例丰富、易于学习以及受众广泛等特，成为探索Python人工智能领域的理想之选。
1. 介绍实现Python代码整洁应遵循的基本原则 2. 涵盖避免由不良代码导致的效率低下以及存在诸多隐患的代码的方法 3. 作者Mariano Anaya，软件工程师，专业背景深厚，项目经验丰富 4. 基于新的Python 3.9，方便读者学习
围绕数据分析的全流程，系统、全面地介绍数据分析的主要知识。 对照Excel学习Python数据分析，降低学习门槛，方便快速上手。 知识全面，覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 突出案例实战，帮助读者形成数据分析的思维模式。 提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码，供读者免费下载使用。
这是一本Python零基础门的实战型教程。有趣、轻松、丰富。 （1）通俗易懂，轻松上手：书中穿插了“编程小知识”“笔者有话说”等内容，帮助读者了解和理解编程过程中的一些原理、技巧和经验。 （2）学习路线优化，内容结构清晰：本书的结构为“基础理论+编程实例+贯穿全书的程序实战+项目实训+课后习题” （3）配套资源丰富：PPT课件+程序源码+编程题库+面试模拟+学习指导+在线服务，不仅仅是一本书，而是一套python的学习服务
【物理建模手册】本书介绍如何使用Python语言行物理建模，涵盖二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟等常见任务。 【内容全面升级】在第1版的基础上，新增用SymPy行符号计算的内容，还介绍了数据科学和机器学习相关库、Python类和面向对象编程门知识、命令行工具，以及如何使用Git行版本控制。 【专业作者指导】由专业科学家根据多年经验编写，为读者制定了能够快速始探索和学习的方案，筛选了不必要的内容，保留知识和技能。
软件项目发全程实录 丛书是清华社计算机专业零售图书畅销品牌之一。 （1）丛书定位项目发实战，面向实际发应用，精选当前流行的热门项目行讲解，紧扣程序员求职就业的需求。 （2）2008 2024年，丛书累计改版5次，深受广大程序员喜爱，在全国软件项目发零售图书排行榜中名列前茅。 （3）细致全面、高效实用、通俗易懂、资源丰富，被数百所高校选为专业课教材。 《Python数据分析项目全程实录》图书特如下。 1. 项目典型。精选12个当今流行的项目，覆盖当前主流应用方向和常用分析方法，涉及机器学习等高端领域。 2. 技术新颖。以Python 3.12为基础行项目发，所用的数据分析工具与模块也均采用当前业内推荐的最新稳定版本。 3. 知识全面。本书各项目总体覆盖Python数据分析与数据可视化90%以上的核心技术及热门分析工具，是巩固Python数据分析基础、提升数据
从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、发工具和性能优化8方面深探讨编写高质量Python代码的技巧、禁忌和**实践
Flask Web应用开发项目实战 基于Python和统信UOS
· 以完整的项目发为例系统的介绍Flask Web编程； · 统信软件官方推荐 · 来自信创领域一线发人员的发经验 · 提供完成的项目源代码+PPT 虽然所有代码在UOS系统发调试，但在Windows、MacOS和任何Linux平台均可以运行。
大厂服务端测试技术专家10年实战经验总结，手把手教您快速摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想束缚，全景式、体系化解读服务端测试发的流程、技术栈和实用规范
读者对象 没有任何Python语言发基础的初学者。 有一定的Python语言发基础，想精通编程的人员。 有一定的Python语言发基础，没有项目发经验的人员。 正在行软件专业相关毕业设计的学生。 大中专院校及培训学校的老师和学生。 本书特色 ★★详细源码注释 大型项目案例 读者在线答疑。 ★★同步微视频 全书教学PPT课件 7套电子书资源库 上机实训指导手册。 ★★100套求职简历模板、600套毕业答辩与80套学术题报告PPT模板、100套岗位竞聘模板、程序员面试技巧、程序员职业规划手册、发经验及技巧集、软件工程师技能手册。
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
1. 零基础手，精心设计的知识体系 本书首先介绍Python 3.10版本的基础语法，并针对初学者构建数据分析与机器学习的实验环境，以便初学者无障碍上手。全书内容循序渐，在精要介绍基础语法之后，还介绍了当前流行的数据分析工具，后介绍了机器学习算法在数据分析和挖掘中的应用。读者通过阅读本书能够整体上掌握数据分析的重要方法、工具与技术。 2. 全面介绍流行工具的使用，应对工作需求 本书针对当前流行的数据分析工具分章介绍，包括数值计算工具NumPy、数据处理工具Pandas、数据可视 化工具Matplotlib、数据建模工具Sklearn等。每一个工具都从基础讲起，并辅之以案例演示，读者可以边学边练，快速掌握技能，其中很多案例都来自于工作实践，可以真正提升读者的实战技能，以应对工作需求。 3.详细讲解10大机器学习算法，并辅之以丰富的案例 本书
这是一本全面介绍Python图表绘制与数据可视化的专业书籍，对于初学者和阶用户来说，是一本不可多得的学习资源。 首先，该书从最基础的Python语法和发环境讲起，逐步深到数据预处理和多种可视化绘图工具的使用，如利用Matplolit等绘制专业的学术图表及各种高级技巧，非常适合零基础的读者逐步学习和掌握。书中提供了大量教学示例和精美图表范例，不仅能够帮助读者理解理论知识，还能够通过实践加深记忆，提高学习效率。 其次，视频教学的加，为读者提供了一个直观的学习途径，尤其是对于那些希望快速掌握关键技能的读者来说，视频教程可以提供即时的指导和帮助。而上机练习资源文件则使读者在阅读理论之后，立即动手实践，这种学以致用的方式，能够极大地提升学习效果。 最后，编者有科研领域工作20多年的经验，无疑为《Python数据可视化:科技图表
1. 由少儿编程图书作者李强老师精心编写 2. 遵循 知识够用 原则，运用Python turtle库，使程序运行结果可视化 3. 给出多个程序示例：绘制奥运五环、绘制螺旋线、绘制机器猫等 4. 异步社区免费提供源代码
1.包含丰富工具百宝箱，快速掌握Python的20%的核心知识，依托于测试工具发实战，轻松理解Python发的思路，快速提高发能力，让小白学发像搭积木一样简单！ 2.实用性强，覆盖面广，是一本测试人员或发人员学习Python难得的实战类好书。 3.由浅深，循序渐，掌握Python。本书从Python基础手，再到通用能力和通用框架的专题知识，后是丰富的实战案例，通俗易懂、图文并茂，让读者快速掌握Python知识。 4.示例易懂，轻松易学，快速上手。本书通过丰富的示例代码，让读者轻松了解实际发场景。书中的关键代码还提供相应的注释，便于读者阅读代码，快速上手Python发。 5.精彩栏目，贴心提示，技能提升。本书在各章设置了很多提示、注意等栏目，让读者可以在学习过程中轻松地理解相关知识及概念，助力读者的Python发技能提升。
《Python算法交易实战》一书是金融科技系列图书的力作，带领读者深理解现代电子交易市场和市场参与者之间的交互与运作方式，包含建模、交易、风控等重要主题，以及通过基于Python的机器学习和数据分析等技术实现算法交易的相关知识和实践技巧，从而让读者实现有竞争力的算法交易，华丽变身金融交易大神。 通过阅读本书，你将能够： ● 了解现代算法交易系统和策略的组成部分； ● 掌握一些有代表性的交易策略的运作、实施和分析方法； ● 使用 Python 在交易信号和策略中应用机器学习算法； ● 量化并构建 Python 交易策略的风险管理系统； ● 构建回测器来运行模拟交易策略，以提高交易系统的性能； ● 在实际市场中部署和整合交易策略，以维持和提高赢利能力； ● 使用 Python 设计、构建一个实用并能带来盈利的算法交易机器人。 本书包含丰富实用的
读者对象： 本书面向普通大众，指导读者以PyTorch为工具，在Python中实践深度强化学习。读者只需要具备一些基本的编程经验和基本的线性代数知识即可读懂书中内容，通过实现具体程序来掌握深度强化学习的相关知识。 本书内容： 介绍监督学习、非监督学习和强化学习的基本知识。 通过走迷宫任务介绍三种不同的算法（策略梯度法、Sarsa和Q学习）。 使用Anaconda设置本地PC，在倒立摆任务中实现强化学习。 使用PyTorch实现MNIST手写数字分类任务。 实现深度强化学习的*基本算法DQN。 解释继DQN之后提出的新的深度强化学习技术（DDQN、Dueling Network、优先经验回放和A2C等）。 使用GPU与AWS构建深度学习环境，采用A2C再现消砖块游戏。
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，* 后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
本书的着重在于机器学习与预测分析的实战思路，其中加算法或模型的理论知识介绍，让读者在学习如何行运用的同时，更加深的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂，图文搭配，借鉴实际例子让学习过程更具实用感。
1.本书讲解丰富细致的固收类知识，全书涵盖110多个金融实例。 2.通过详尽的公式推导和Python程序演示，让读者深浅出地理解具体的分析实践细节，并通过注释语句简明易懂地揭示了具体的程序功能。 3.本书提供超值学习资源礼包，包括配套源代码、配套数据集、配套彩图包、Pycharm下载与安装教程、本书导读视频、本书思维导图、AI攻略（含 AI 智能编码 Python 教程）、AI常用工具集。
1. 涵盖从问题识别到模型部署的预测分析全过程 2. 基于Python语言实现，辅以实例，侧重于实战 3. 用Python实现高性能预测分析方案 4. 用Keras构建可实现预测的神经网络模型
Android自动化测试实战:Python+Appium +unittest
1.详细讲解 Android 自动化测试的基础知识 2.深讲解 Android 自动化测试的使用原理和项目实战 3.全面解析 提高 Android 自动化测试效率的测试框架 4.提供源码和答疑服务。作者在QQ群里不定期答疑
目前源软件社区有不少优秀的Python自动化运维软件，如Ansible、Airflow、Celery、Paramiko等，甚至一些大型商用的自动化部署系统也用Python发。本书以实战为主旨，通过Python运维发中常见的典型应用，让读者系统地掌握Python在自动化运维领域的各种热门技术及主流源工具的使用，并提高Python自动化运维技能。
1.完整丰富的Python编程教程，不仅介绍编程语言本身，还涉及场景实战、错误排查、程序发布等众多实用内容。 2.程序员实用的编程手册。针对多个应用场景给出解决方案，帮助读者有效避免犯错，提高工作效率。 3.内容循序渐，深浅出。从Python的基础知识始，介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念，展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的阶理念，并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。 4.提供配套代码，易学易用。
编辑推荐： 很系统：讲解19种机器学习经典算法，依次破重难 很图示：书中包括113张图解说明，方便读者理解 很实用：囊括文本识别、语音识别、图形识别、人脸认识等 很实战：31个实例、13个案例，详解TensorFlow机器学习
1由兴趣导，驾驭神奇的海龟模块，快速掌握Python基础。 2一个个有趣的实战项目，探究式的学习过程，在编程的过程中激发创造力和想象力，养成独立思考的习惯，培养自主学习和探究学习的能力。 3详细的项目分析和程序解析思路，不仅仅是理解性记忆知识，更是一起思考，而掌握分析问题、解决问题的思考路径。 4代码英语阅读法不仅能够培养自我学习能力，更是编程学习与英语学习的相互融合和促。 5在编程项目的学习中融各种学习方法，借助编程学习工具，提炼出适合自己的探究式学习方法。
1.注编程零基础，理论与案例/项目相结合。遵循教学规律，知识循序渐，配合理论知识设置有案例、综合应用、项目实战等。 2.兼容多软件版本。本书所有编程适用于Python3.6、3.7和3.10版本，支持读者根据情况多样选择Python软件安装版本。 3.重思想，聚焦实际问题。突出编程思想培养，抛弃语言细节，有针对性的选取浅显易懂的内容，将注意力集中于使用计算机解决实际中遇到的问题。 4.覆盖全面，强调计算生态。设计编程实例，帮助学生理解围绕计算生态展编程并解决问题的基本理念和方法。
本书通过基础知识讲解 重知识视频详细讲解 重要代码图示的方式，采用不同类型、不同难度的游戏案例，帮助读者循序渐的掌握Python游戏发的相关知识，其主要特如下： （1）每个章节前，都有专业插画师根据本章知识设计了漫画插图，提高读者学习兴趣。 （2）游戏案例的学习符合人的认知规律，采取了总体介绍-功能分解-重详细讲解等方式介绍相关知识。 （3）重要知识均有视频讲解，读者可随时随地行学习。
1.预习-体验-理解，3个步骤带你门Python，基于python 3.9.0。 2.385幅全彩插图，清晰展示Python语法和程序运行步骤。 3.附带练习题和参考答案，帮助确认理解程度。 4.提供本书示例程序下载，全彩印刷。
《8051软核处理器设计实战》 通过8051处理器从工程的角度理解计算机组成的**参考书。 《兼容ARM9的软核处理器设计》一书的姊妹篇，从8051手更简单，更精炼。 本书中作者用700行Verilog代码真正实现了一个111条指令的8051软核处理器。 帮助读者在FPGA上贯通逻辑电路和嵌式发，提供完整的源代码，极具可操作性。
零基础学机器学习与量化策略、详解多个行业中的大数据分析技术，全面揭秘机器学习在商业中的应用实战，详细金融数据风控、股票量化交易、商品智能推荐、用户情感分析等大数据分析技术
Python实现Web UI自动化测试实战——Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+J
1.详细解读Python与自动化测试基础知识 2.深讲解自动化测试使用原理及项目实战 3.解析自动化测试效率提高方案 4.详细讲解官方推荐框架unittest及pytest 5.扩展持续集成、提升自动化效率等内容拓展读者视野 6.提供图书中的源代码及学习资料
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